Pesquisa e resultados: (Wo)man vs. Machine: Da competição à colaboração

A inteligência artificial pode ajudar a pesquisa qualitativa preparada para o futuro? Julia Görnandt e Samantha Bond explicam como a automação faz sentido.

Pesquisa e resultados: (Wo)man vs. Machine: Da competição à colaboração

Não é segredo que o setor de pesquisa de mercado está sob pressão para fornecer insights sólidos e estratégicos dentro de orçamentos e prazos cada vez menores. De fato, prevê-se que daqui a dez anos a eficiência será o fator decisivo ao se encomendar uma pesquisa. Isso representa um sério desafio para a pesquisa qualitativa, pois os métodos tradicionais estão diretamente em desacordo com a necessidade de velocidade. No entanto, prevê-se que a demanda por insights qualitativos aumente, impulsionada pela necessidade de converter big data em dados inteligentes e fornecer significado, clareza e foco ao crescente mar de números. Confrontada com esse cenário, SKIM estava interessada em investigar possíveis soluções para garantir que a pesquisa qualitativa continuasse a ser uma fonte acessível de insights para seus clientes.

Publicado na edição internacional da Research and Results, nós e William Serfaty, gerente de estratégia global e insights da Danone, compartilhamos como comparamos a análise humana, a análise de máquina e uma mistura das duas para testar qual delas sairia vitoriosa no fornecimento de insights sobre os motivadores de consumo de um novo produto - tudo isso em um prazo apertado.

"O resultado foi uma boa surpresa! Agora podemos obter um relatório mais rápido que fornece o nível de detalhes que você obteria em um relatório tradicional"

- William Serfaty, gerente global de estratégia e percepções da Danone